露天煤矿开采计划的整体动态优化

针对新建或扩建露天煤矿,给出了一个能够同时求得最佳生产能力、采剥顺序和生产寿命的动态优化方法.该方法首先对所研究的矿床建立煤层数字模型,基于这一模型,在最终境界内产生一个“地质最优开采体”序列,然后把序列中的开采体作为状态建立动态规划排序模型,对所有可行的子序列进行经济评价,得出总净现值最大的子序列,这一最佳子序列同时给出了每年的煤炭开采量和剥离量、采剥推进位置与生产寿命.     

考虑基建投资的露天煤矿开采计划优化

露天煤矿开采计划优化通常是以经济效益最大化为目标函数,优化生产能力、开采顺序以及开采寿命,优化模型与算法中大都没有把矿山基建投资作为内生变量考虑,忽略了其对矿山生产规模以及整体经济效益的影响。鉴于此,把基建投资看作生产规模的函数,并在开采计划优化过程中,将基建投资作为内生变量,使用枚举法构建露天矿开采计划优化模型和算法。将建立的模型和算法应用到矿山案例中进行实例分析,结果表明：考虑基建投资对矿山开采计划有较大影响,生产能力比不考虑基建投资降低了25.9%,开采寿命延长了6 a,开采顺序也相应发生了较大变化,相比较而言,在优化中考虑基建投资得出的计划方案比不考虑基建投资更为合理;而且基建投资与开采计划同时优化得到的经济效益要比二者单独设计得到的经济效益高出4.6%。     

某露天铜矿全境界开采规划优化

基于数字矿床模型中的块体模型,在给定的境界内,利用锥体排除法产生一系列地质最优开采体,建立动态规划模型,以净现值最大为目标函数,应用动态规划法对最优开采体进行动态排序,就可以找到最优开采路径作为最优开采方案。将上述方法应用于某露天矿,得出矿区的最佳开采年限为15 a,并给出了每年的开采区域、采矿量、剥岩量以及年末的累积净现值。     

基于VIKOR方法的露天矿煤炭利用方向研究

露天煤矿生产过程中,经常遇到煤质自然指标值不同的煤层同时开采的情况,针对此现象,可以通过煤质均衡来提高企业的市场竞争力,从而获得更大的经济效益。通过对煤质自然指标的分析,针对确定和未确定煤炭销售目的的矿石,结合实际销售计划,运用主观和客观相结合的赋权方法确定各自然煤质指标的权重,准确得到煤质自然指标对煤质的影响程度;通过改进后的VIKOR算法,建立产煤用途选择评价模型,得出未确定煤炭销售目的露天矿的最优产煤用途,对煤质自然指标和露天矿生产指标进行优先级排序,同时建立约束方程和目标函数,求解得到一定时间内最优的开采范围,从而保证在指导正常生产的情况下实现煤质均衡的目标。     

地质最优开采体在露天矿采剥计划优化中的应用

介绍了地质最优开采体的定义、产生的原理,并应用动态规划法对地质最优开采体进行动态经济评价,从而制定采剥计划。以某露天矿为实例进行了采剥计划优化,得到了矿区每年的开采区域(采矿量、剥离量、金属量)及每年的净现值,验证了地质最优开采体模型及其动态经济评价在采剥计划优化中的实用性。     

多时段露天开采短期计划优化

引入模块规整性概念及约束,建立了一个多时段短期计划优化的数学模型,并提出了一种能够有效求解该模型的迭代算法,应用该模型与算法可以比较快捷地得到较为合理的露天开采短期计划。     

金属露天矿境界和采剥计划同时优化研究

针对露天矿境界和采剥计划单独优化得到的不是全局最优解问题,提出了境界和采剥计划同时优化方法。通过给定地表约束、帮坡角约束、采剥总量、境界增量等条件构建了一系列地质最优候选境界,对每个候选境界做采剥计划优化,以净现值最大为目标函数,得到了境界和采剥计划同时优化的最优境界。通过建立地表标高模型和矿床数值模型,以及设置帮坡角和技术经济参数约束条件,对某露天铁矿分别采用境界、采剥计划单独优化和境界、采剥计划同时优化的方法进行优化,得到单独优化时最优境界净现值为25.8亿元,同时优化时最优境界净现值为45.7亿元,实现利润净现值增加19.9亿元。结果表明:境界、采剥计划同时优化方法优于境界、采剥计划单独优化方法,能够为露天矿生产决策者提供有利的手段和可靠的参考。     

多金属露天矿多目标生产计划优化问题建模及求解算法

针对多金属露天矿山生产计划优化问题难以建模、求解复杂等问题,从多种金属元素、采掘运输成本以及矿石品位三个角度出发,综合考虑矿石产量、品位波动、矿石资源利用率、开采和处理能力以及回采率等多种影响因素,构建了一个多金属露天矿多目标生产计划模型。受粒子群算法启发,提出一种改进狼群算法（IGWO）对模型进行求解,并引入反向学习策略和非线性收敛策略来提高算法的求解效率。以国内某露天矿的实际生产为例,分别利用粒子群算法（PSO）、灰狼算法（GWO）和IGWO算法对模型进行求解对比。结果表明：该生产计划模型更加符合露天矿多种矿产资源综合开采利用的实际需求,IGWO算法较PSO算法运行速度上提高了71%,在求解精度上提高16%。该生产计划方案对多金属露天矿山矿产资源综合利用及精细化排产具有重要的指导意义,可促进企业可持续发展。     

基于混合整数规划法的多步骤采场生产计划优化及应用研究

谦比希铜矿东南矿区属缓倾斜厚大矿体,采用分条空场嗣后充填采矿法。由于同时生产的采场数量多、品位波动较大、采场不规则,采用传统方法编制生产计划存在效率低、随意性大的问题,仅凭个人经验不能编制出最优生产计划。为此,研究运用计算机人工智能手段,以周期内贴现值最大和品位波动最小为目标函数,结合矿量、采场约束、回采逻辑、空间开采顺序等多个约束条件,在Visual Studio环境下利用C++语言调用CPLEX求解器进行混合整数规划求解,得到了回采金属量最大、出矿品位波动小的最优生产计划。研究结果表明:该方法能够快速的优化多步骤地下矿山的生产计划,实现了资源的科学开采,创造了良好的经济价值,对类似矿山有重要的借鉴意义。     

电站锅炉燃烧优化系统

借助于神经元网络在线辨识技术和智能优化算法,在线建立锅炉燃烧预测模型,并利用优化求解得到的最优推荐值,进行锅炉燃烧最优化调整控制,达到节能降耗、改善环境的目的。     

基于量子行为粒子群算法的铣削用量优化

铣削加工中如何选择最佳的铣削用量是一个多约束非线性的复杂优化问题。在考虑实际加工约束的情况下,以最小化加工成本为目标,采用量子行为粒子群优化(QPSO)算法对铣削实例进行优化,得出了最优的铣削用量组合。通过与实际使用经验值对比,验证该算法能够有效地优化铣削用量,节约加工成本。     

露天矿山单台设备的更新计划优化

目前国内矿山对于设备的使用仍然是本着技术寿命原则,忽略了设备的工作效率和运营成本与使用寿命之间的关系。为了尽可能降低矿山的运营成本,提高矿山的经济效益,基于动态规划的原理,建立给定矿山生产计划的单台设备的更新策略优化模型与算法,得出单台设备的最优更新策略。并以南芬露天矿电铲设备为例,运用已建立的模型算法,得出该矿山在具体的生产计划下单台设备的最优更新策略,为矿山运营过程中设备的更新提供借鉴。     

某钨矿露天开采境界动态优化研究

采用L-G图论法进行初步境界优化得出静态最优境界,以价值折扣的方式优化出一系列嵌套境界,以此为基础编排进度计划,为块体模型生成时间属性并计算块体价值的现值,再采用L-G图论法优化以获得优化境界,以此境界迭代调整进度计划,如此循环直至最后两次的优化境界基本吻合,即为动态最优境界。以某钨矿为例,通过动态优化,相比静态优化实现更好的收益。     

改进GWO-BP算法的概率积分法预计参数求取

针对BP神经网络模型在求取概率积分法预计参数时的缺陷,提出了一种基于改进灰狼优化算法(GWO)的BP神经网络参数预测模型。主要通过对灰狼算法的收敛因子a进行非线性收敛的改进,再利用粒子群算法(PSO)的速度更新公式更新搜索灰狼搜索位置。用改进的灰狼优化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后利用最优的初始权值和阈值对模型进行训练和预测,从而得到概率积分法参数的预测结果。结果显示经过改进的灰狼算法优化BP神经网络的参数预测结果明显优于单一的BP神经网络模型和不改进的灰狼算法优化BP神经网络模型的预测结果,可以在矿区开采沉陷预计方面得到应用。     

基于混合粒子群优化算法的矿山生产配矿

为了提高矿山低品位矿产资源的利用率, 确保生产过程中矿石质量的稳定性和均匀性, 建立了一种矿山多目标配矿优化模型, 并将标准遗传算法中的交叉和变异操作与标准粒子群算法融合, 提出求解该优化模型的混合粒子群算法。以国内某地下铝土矿为例, 分别运用混合粒子群优化算法、标准遗传算法和标准粒子群算法3种方法对建立的多目标配矿优化模型进行求解, 通过对比优化结果发现: 混合粒子群优化算法求解的各采区月出矿量完全满足矿山实际生产要求, 而标准遗传算法和标准粒子群算法求解结果存在误差, 分别达到9.92%和14.94%, 且易陷入局部最优值; 从迭代进化曲线可知, 混合粒子群优化算法收敛速度快, 稳定性和鲁棒性较高, 具有一定科学研究和实际应用价值。     

考虑生态成本的露天煤矿生产计划优化

在给定的露天矿境界中做生产计划,就是确定每年采场的推进位置、采剥量。不同的生产计划,每年的采剥量和采场推进位置也就不同,造成每年采场、排土场的破坏面积以及每年的污染物排放量不同,从而引发不同程度的生态破坏。鉴于此,首先基于一个已知最优境界,使用锥体排除法产生一系列地质最优开采体并进行动态排序;然后采用动态规划法对某大型露天煤矿设计多个生产方案,同时根据矿山环境破坏的时空顺序,建立矿山生态足迹和生态成本计算模型,评估生产方案与环境压力之间的相互影响关系。研究表明,不同的生产设计方案对矿山生态冲击不同,且生态成本占矿山总净现值比例较大,同时生态成本对优化方案的选择产生影响。     

露天矿采矿作业计划的二元整数规划数学模型

在同时考虑边界品位优化和开采顺序优化情况下,为了实现最大化净现值,提出了一种新的基于二元整数规划的露天矿作业计划模型。该模型包含3个部分:(1)实际经济损失;(2)概率分布和平均品位;(3)预期经济损失。通过物理约束将一个矿块的经济损失评估与概率集成在一个二元整数规划模型中。该模型基于最佳加工决策来确定每个时期的最优开采顺序。为了验证提出模型的适用性,对某金矿案例进行了研究分析。结果表明:使用提出模型获取到的开采顺序是切实可行的,该模型可以在合理的时间内得到较高的最优净现值。     

露天矿最终境界的优化研究

基于矿体模型提出了几何定界和价值定界算法,对露天境界的圈定和优化进行了研究,以期得到一个经济上合理,技术上可行、安全的最终境界。首先将矿床的数据及开采技术条件输入到计算机中,建立矿体模型。并根据岩石存在各向异性这一属性,对最终帮坡角进行了分区。然后利用几何定界和价值定界的计算机可执行算法,得到最优境界。最后将某露天矿实际数据与理论的进行对比,并进行了境界分析。     

安徽某矿山边界品位动态优化研究

基于盈亏平衡法的思路,推导出边界品位动态优化数学模型.该模型可以根据市场价格的变动,动态确定最低工业品位.这一动态优化方法以安徽某铜矿山为研究对象,先根据当前市场价格,得到最低工业品位,然后在品位区间0.1％～0.4％间按0.05％间距计算各品位矿体储量,采用贴现现金流法对矿山价值进行详细估算,估算结果验证了优化模型的临界值,并以最大累计净现值为指标确定最优开采边界品位.     

基于优化时间函数的走向主断面动态预计模型与算法

针对现有开采沉陷动态预计精度较低的问题,为了提高预计精度,使动态预计成果能够真正在指导矿区生产及采空区土地利用中发挥重要作用,笔者提出以静态预计概率积分模型为基础,采用优化后的分段Knothe时间函数,构建了走向主断面动态沉陷预计理论模型并设计了相应的计算机编程算法,该模型时间函数各参数意义明确,求取方便,不需借助其他监测数据。具体包括:研究确定了在任意给定的预计时刻各动态开采单元时间函数值的计算方法;结合各单元时间函数值,推导了不同开采速度下地表动态移动变形计算公式;给出了时间函数及地表移动的计算步骤和编程算法。采用笔者提出的模型及算法编制了预计程序,并将其应用到预计实践中。结果表明:当给定的预计时间足够长,动态下沉预计与静态预计结果相一致,并且在拐点偏移距处所对应的倾斜值达到了理论最大值,这与理论揭示完全吻合,这表明,采用该模型同样可以进行地表移动稳定后的静态预计,由于算法的差异,相比而言则需要花费更多的时间,但实现了动静态预计一体化的计算设想;另外,通过对官地煤矿29401工作面开采进行动态预计,并抽样对比、统计预计结果和实测数据,得出其走向主断面上点的动态预计相对精度在6%以内,证明了模型和算法的可靠性。